AI 修复老照片的局限性主要体现在以下几个方面：
色彩还原不准确
过度校正或失真：AI 可能按现代照片标准自动校正色彩，导致历史氛围消失。例如将泛黄老照片强行转为冷色调，50 年代照片的暖黄调被去除，或者黑白照片上色时，为天空填充过于鲜艳的蓝色，与同时期胶片的淡蓝质感不符。
局部色彩错误：对复杂场景的色彩判断不准确，如老照片中泛黄的白墙被误判为 “黄色物体”，校正后变成过白的墙面，与人物肤色反差过大；褪色的红色印章被过度增强，变成不自然的亮红色。
细节处理有缺陷
纹理失真与 “塑料感”：AI 通过深度学习预测缺失细节，但可能生成不符合原图风格的纹理。如人物皮肤被过度平滑，失去皱纹、毛孔等真实细节，呈现 “蜡像感”；布料纹路被错误填充，或因降噪过度导致纹理模糊。
内容错误补全：对破损、模糊区域的修复可能 “臆造” 内容。例如照片边缘破损处被 AI 自动填充无关元素，文字模糊时，AI 错误识别并生成错别字。
几何扭曲：修复倾斜、变形的照片时，AI 可能错误校正透视关系，导致建筑线条被强行拉正时，屋顶或门窗比例失衡；人像面部因锐化过度出现五官变形。
噪点与伪像问题
噪点异常增强：老照片的胶片颗粒本是历史质感的一部分，但 AI 可能将其误判为 “噪点”，过度降噪导致画面平滑，或在锐化时放大噪点，形成 “雪花感”。
伪像与光晕：修复划痕、污渍时，AI 可能在边缘产生异常光晕或色块。如去除照片上的划痕后，周围出现模糊的白边；深色区域修复后出现彩色噪点。
语义理解有局限
时代特征误判：AI 缺乏对历史场景的认知，可能破坏年代元素。例如修复民国时期照片时，将人物服饰的暗纹错误增强为现代花纹；老建筑上的历史标语被模糊处理，或误判为 “污渍” 直接删除。
主体与背景失衡：对复杂构图的照片，AI 可能优先修复主体而忽略背景协调。如人像面部修复清晰，但背景树木、天空因过度调色显得突兀；多人合影中，部分人物肤色被校正，另一部分仍偏色，导致画面不协调。
算法存在局限性
数据偏差导致修复风格单一：若 AI 模型训练数据中缺乏某类老照片，可能无法准确修复。如修复 1920 年代银盐照片时，因训练数据不足，导致灰度层次丢失，画面过亮或过暗。
模型 “黑箱” 无法手动干预：多数 AI 工具为一键式修复，用户无法控制具体参数，容易出现 “过度修复” 或 “修复不足” 的情况。